图像边缘在不满8x8时需要进行补齐，采用不同的补齐方式将会产生不同的影响。如采用全黑色进行补齐将产生振铃效应,在边缘较为锐利的文字型图像中较为容易发现。通常采用重复边缘上的数据来进行填充。...，都可以分解为简单的事物的组合”, 要对傅里叶变换进行更加深入的理解可以参考傅里叶分析之掐死教程（完整版）。...量化 数据量化是针对DCT变换后得到的系数矩阵进行精度处理,使用DCT系数矩阵中的每一项分别于对应的量化矩阵位置处的值相除所得到的新矩阵为量化后的结果。...一个8x8DCT变化后数据量化的示例: 针对量化后的数据需要从二维矩阵降维到一维的数组，方便进行数据编码。而由于矩阵呈现右下角数据更小更集中的趋势，在降维时采用了zigzag扫描算法。...欲了解上述数据如何进行RLE编码，再进行huffman编码可参考这篇文章JPEG算法解密（四）,该文章详细的描述了游程编码过程以及从游程编码的结果进行huffman编码得到相应的存储二进制数据流。
[5]在选择用于学习投影矩阵的训练数据时采用如下方式：对目标数据中构建匹配关系图，所有相似的图像对被通过边连接，图构建完成后，采用以下方式选择训练数据图像对：若图像A和图像B不相连，且他们都与图像C相连...粗量化器使用上述基于聚类的量化方式，质心数k较小，粒度较粗。细量化器是使用投影矩阵将浮点向量embed到二进制向量的过程，投影矩阵使用训练数据学习得到，学习过程如下： 假设 ?...1) 粗量化器q量化 ? ，得到量化后向量q( ? ); 2) 使用投影矩阵 ? 将 ? 投影到向量 ? ; 3) 细量化器将 ? 映射到二进制向量 ?...对stage1返回的列表，计算距离r(i)+s(j)，0<I,j<=L，按照距离升序返回TOP距离对应的码字组合(u_i v_j)，如下图所示。...前面提到的二进制特征embedding的方式，也属于向量优化。 这里我们详细介绍一种基于乘积量化（Product Quantization）的向量优化方式[15]。
编码引擎的核心是上下文自适应算术编码器，可动态调整其二进制概率模型以适应权重统计。...量化后，除缩放因子外的所有模型参数都是固定的。这样，NNCodec 编码器就能在一定程度上补偿可能产生的量化误差，从而通过更粗的量化支持更高的压缩率。...图 3 中的左表列出了启用工具的 16 种组合。然后，左侧矩阵显示对于每个组合生成的比特流大小以及重构解码的神经网络后所达到的精度。...左侧矩阵使所有没有精度下降的编码神经网络都以黄色突出显示。...这种基于颜色的行边界可以更轻松地识别所有组合中的适当率失真结果，例如，使用工具组合 15 和 qp = −16 编码的 NN（在图 3 中以红色补丁突出显示）。
贡献 建立了一个理论框架，以一种既考虑数据本身又考虑任务损失的特征的方式来分析舍入的影响。使用此框架，可以将舍入公式转化为二次无约束二进制优化（QUBO）问题。...因此，最终简化为以下每层优化问题： 如之前的示例所示，我们需要二阶项来利用权重扰动之间的联合相互作用。公式（4）是一个二值优化问题，因为 是二进制变量。...将其写成矩阵公式（ 对于全展开的 ），我们有: 其中 表示两个矩阵的 Kronecker 乘积，是任务损失w.r.t. 的Hessian。...但是，与这些工作不同的是，本文以有原则的方式实现了这一目标，并得出结论，如假设（9）中所述，优化MSE 是我们在不了解超出层的网络其余部分的知识的情况下可以做的最好的事情。...这种优化方法（11）是用于二进制约束优化问题的 Hopfield 方法通用系列的特定实例。这些类型的方法通常用作大规模组合问题的有效逼近算法。 为了量化整个模型，我们逐层优化（11）。
由于大多数图像的高频分量较小，相应于图像高频分量的系数经常为零，加上人眼对高频成分的失真不太敏感，所以可用更粗的量化。 因此，传送变换系数的数码率要大大小于传送图像像素所用的数码率。...把它们称为基本图像是因为在离散余弦变换的反变换式中，任何像块都可以表示成64个系数的不同大小的组合。既然基本图像相当于变换域中的单一的系数，那么任何像元也可以看成由64个不同幅度的基本图像的组合。...哈夫曼的编码方法：对出现概率大的符号分配短字长的二进制码，对出现概率小的符号分配长字长的二进制码，得到符号平均码长最短的码。 哈夫曼编码的步骤：(1)....之前提到，文件中的数据是在编码时通过正向离散余弦变换（FDCT）进行时空域向频率域变换而得到的结果，所以现在解码就必须将其反向离散余弦变换（IDCT），就是把颜色分量单元矩阵中的频率域数值向时空域转换。...并且，原来的频率域的矩阵大小为8*8，则经过反向离散余弦变换后，时空域的矩阵仍然是8*8。 3.7 YCrCb向RGB转换 要在屏幕上显示图像，就必须以RGB模式表示图像的颜色。
,lam随机事件发生率,size形状 2. ndarray的索引和切片 索引与切片是ndarray使用频率最高的操作。...字符串操作 Numpy的char模块提供的字符串操作函数可以运用向量化运算来处理整个ndarray，而完成同样的任务，Python的列表则通常借助循环语句遍历列表，并对逐个元素进行相应的处理。...同时，Numpy中的matrix与线性代数中的矩阵概念几乎完全相同，同样含有转置矩阵、共轭矩阵、逆矩阵等概念。...其中二进制文件读取使用书上第175页中提到的load函数；二进制文件存储使用save和savez函数。...Numpy中二进制的文件读写和文件列表形式的数据读写。 参考文献： 1. 《Python 3智能数据分析快速入门》 李明江、张良均、周东平、张尚佳 著，机械工业出版社出版。
对经过清洗的数据运用二维表数据源方法，进行多数据源横向对比纠错，有效提高数据的质量，既定的数据格式，也可避免拼接数据矩阵过程中可能造成的错误，一张表即可获取全市场数据，提升数据的提取效率，并且在提高效率的同时...同时在SDK中提取因子数据的方法里面设置了一套规避在当日视角尚未发布的财务数据剪切逻辑，可以有效避免用户提取回测当日尚未发布的财报数据，避免使用未来函数，防止策略过度拟合，让策略更安全，有效地提高研发的效率...第二天开盘时，卖出所有不在股票池中的持股，回测时间3个月。很多量化平台的回测时间需要900秒以上，量子金服投研管理平台的回测时间仅为31.5秒。...平台当前支持Python、Matlab语言，正在研发R语言开发，相比于其他产品(一般仅支持Python)，平台所支持语言种类更丰富，语言转换门槛低，适合使用各种语言的投资者进行策略开发。...5)支持多语言编写，语言转换门槛低 量子金服投研管理平台同时支持Matlab和Python语言，且正在研发R语言开发，相比于其他平台(一般仅支持Python)，平台所支持的语言种类更丰富，语言转换门槛低
例如，Auto-ViT-Acc [16]采用了混合量化方案，如固定点和二进制幂，对ViTs进行量化，并开发了一个专用加速器，以充分利用FPGAs上可用的计算资源。..._首先_，它压缩了异常值，有效地减少了激活值的范围。_其次_，它放大了较小的值，使它们更容易量化。...尽管它在支持EfficientViT中的所有类型操作方面具有灵活性，但存在可重构的开销。 _首先_，计算资源和缓冲区的开销：每个R-MAC需要一个高比特加法和psum寄存器来支持自累加。...已经广泛证明，模型层对量化表现出不同程度的敏感性，因此为所有层分配相同位数被认为是准确性和效率上的次优选择。因此，作者未来的研究将重点探索混合量化，考虑量化位数和方案（如固定点和二进制幂）的变化。...因此，作者未来的研究将重点探索混合量化，考虑量化位数和方案（如固定点和二进制幂）的变化。
变换后得到一个频率系数矩阵，其中的频率系数都是浮点数。 量化：由于在后面编码过程中使用的码本都是整数，因此需要对变换后的频率系数进行量化，将之转换为整数。...这样做的优点是使得靠近矩阵左上角、值比较大的元素排列在行程的前面，而行程的后面所排列的矩阵元素基本上为0值。行程长度编码是非常简单和常用的编码方式，在此不再赘述。...更详细可以参看《色彩空间RGB/CMYK/HSL/HSB/HSV/Lab/YUV基础理论及转换方法:RGB与YUV》、《视频采样,量化,编码,压缩,解码相关技术原理学习笔记 》 Baseline JPEG...然后再对图像的高频部分（即图像细节）进行压缩，以达到压缩图像数据的目的。首先将图像划分为多个8*8的矩阵。然后对每一个矩阵作DCT变换。变换后得到一个频率系数矩阵，其中的频率系数都是浮点数。...量化 由于在后面编码过程中使用的码本都是整数，因此需要对变换后的频率系数进行量化，将之转换为整数。
变换后得到一个频率系数矩阵，其中的频率系数都是浮点数。量化：由于在后面编码过程中使用的码本都是整数，因此需要对变换后的频率系数进行量化，将之转换为整数。...这样做的优点是使得靠近矩阵左上角、值比较大的元素排列在行程的前面，而行程的后面所排列的矩阵元素基本上为0值。行程长度编码是非常简单和常用的编码方式，在此不再赘述。...更详细可以参看《色彩空间RGB/CMYK/HSL/HSB/HSV/Lab/YUV基础理论及转换方法:RGB与YUV》、《视频采样,量化,编码,压缩,解码相关技术原理学习笔记 》Baseline JPEG...然后再对图像的高频部分（即图像细节）进行压缩，以达到压缩图像数据的目的。首先将图像划分为多个8*8的矩阵。然后对每一个矩阵作DCT变换。变换后得到一个频率系数矩阵，其中的频率系数都是浮点数。...量化由于在后面编码过程中使用的码本都是整数，因此需要对变换后的频率系数进行量化，将之转换为整数。
（组合优化问题），使得被裁剪的模型的代价函数的损失最小。...范数约束，实现模型的稀疏化，但L0范数求解较困难，因此提出一种阶段迭代算法，首先仅更新权值较大的参数，然后恢复所有网络连接，迭代更新所有参数，在训练中可实现模型裁剪 [2017,Anwar,JETC]Structured...SGD所需要的精度仅为6-8bit，合理的量化可保证精度的情况下减小模型的存储体积。根据量化方法不同，可分为2值量化，3值量化，多值量化。 3个问题：如何量化？如何计算梯度？如何保证准确率？...，能将其转换成无损的低比特二进制模型。...2017,Romero,ICLR]Hints for the deep nets：设计了更深的更窄的学生模型，同时保证两者的网络参数相同，采用Hints方式。
研究发现，人眼对亮度的敏感度大于对颜色的敏感度，JPEG 正是利用这一点来进行压缩的。 技术一：色度的二次采样、下采样 RGB 色彩空间是红色(R)、绿色(G)、蓝色(B)三通道的组合。...同时 DCT 变换可以看做一个线性变换，且所有的行向量都是正交的，这就是为什么输入某个特定频率的余弦波并不会影响其他的系数 逆 DCT DCT 变换是可逆的，逆变换对应的矩阵是逆矩阵。...当加入 <25% 的分量时，就几乎无法分辨原始图像和重建图像的差异了。 技术三：量化 所谓量化就是给定来自 DCY 的频率系数的 8×8 矩阵元素的值除以某个值并四舍五入为整数。...对应的值是由量化表规定的。 量化和反量化 可以看到量化和反量化以后两个矩阵相差甚远，这意味着量化操作其实是故意丢失了信息的。这里的思想就是利用 DCT 的能量压缩属性，保留低频分量。...技术四：游程、哈夫曼编码 JPEG 采用 ZigZag 方式对系数进行扫描，以最大限度地增加大量零序列的机会以便经典的游程长度编码可以更容易的进行压缩，将每个零序列压缩为连续序列中出现的计数。
量化矩阵允许频率相关的量化，作为 QP 的补充，通常在序列级或图片级发出信号。对于每个变换块大小，量化器步长可以根据频率系数位置进行调整。...本章总结 量化过程可以在不同的粒度级别进行优化，大多数技术都可以组合。一旦定义了 失真 D，要解决的优化问题就是在速率 R 约束下最小化 D。...R(D) 建模的每个块输出“最佳” delta-QP Local QP Refinement (LQR) 在不考虑编码依赖性的情况下优化本地 R-D 迭代 RDO 方法，可细化每个块的后验 delta-QP...在实践中，该算法是 MBTree 算法的深度演进，其中所有机制都经过重新审视，对 R-D 标准进行了更好的建模。...这种蛮力算法或概念并不是新出现的；但需要大量的知识来有效地实现实时软件编码，并结合全局R-D优化。
存储器概述基本概念存储元: 即存储二进制的电子元件，每个存储元可存1bit存储单元: 每个存储单元存放一串二进制代码存储字: 存储单元中二进制代码的组合存储字长: 存储单元中二进制代码的位数机器字长:...计算机能一次处理的二进制代码长度指令字长: 指令的二进制长度MAR位数对应着存储单元的个数MDR位数和存储字长相等$2^{10}=1024=1K$MAR位数=PC位数存储器层次结构现代计算机要求存储系统满足大容量...具体地说，存取周期是连续启动两个独立的存储器操作(如两个连续的读操作)之间所需要的最小时间间隔。...被分为两段，前半段时间$t_A$,进行读写操作或保持，后半段时间$t_R$,进行刷新操作，即$t_C=t_A+t_R$，刷新操作与CPU操作无关。在一个系统存取周期内刷新存储矩阵中的一行。...(ultraviolet rays)--用紫外线照射8~20分钟，擦除所有信息EEPROM(也常记为E2PROM，第一个E是Electricaly，第二个E是Erasable) --可用"电擦除"的方式
造成这一现象的原因是策略的市场容量的有限性、发现新的有效阿尔法算法的难度越来越大，甚至是人工智能在策略空间中搜索所有可能性的局限性。...在Quant 3.0中，Alpha挖掘的人力成本至少部分被算力成本所取代，特别是对于昂贵的GPU服务器。但总的来说，从长远来看，这是一种更有效的量化研究方式。...这种现象阻碍了深度学习技术在低频率投资场景中的应用，如价值投资、基本面CTA和全球宏观策略。...预测模型告诉我们买什么或什么时候买/卖，而投资组合优化则指定买/卖多少。一个典型的投资组合优化器试图解决一个约束凸二次规划问题，该问题是由马科维茨的有效前沿理论扩展而来的。...第一种选择是马尔可夫链蒙特卡罗（Markov-chain Monte Carlo, MCMC）算法，该算法从后验分布中以重要方式生成采样因子，因此比MC效率更高。
低秩近似算法能减小计算开销的原理如下： 给定权重矩阵 \(W\in \mathbb{R}^{m\times n}\) , 若能将其表示为若干个低秩矩阵的组合，即 \(W=\sum_{i=1}^{n}\...当 \(r_{i}\) 取值很小时，便能大幅降低总体的存储和计算开销。 基于以上想法，Sindhwani 等人提出使用结构化矩阵来进行低秩分解的算法，具体原理可自行参考论文。...另一种比较简便的方法是使用矩阵分解来降低权重矩阵的参数，如Denton等人提出使用奇异值分解（Singular Value Decomposition，简称SVD）分解来重构全连接层的权重。...标量量化算法基本思路是，对于每一个权重矩阵 \(W\in \mathbb{R}^{m\times n}\)，首先将其转化为向量形式：\(w\in \mathbb{R}^{1\times mn}\)。...更多参数量化知识，请参考此 github仓库。 二值化网络 二值化网络可以视为量化方法的一种极端情况：所有的权重参数取值只能为 ±1 ，也就是使用 1bit来存储Weight 和 Feature。
这些特征是从矩阵中计算出来的，表示强度i的像素在与另一强度j的特定空间关系中出现的频率。基于共生矩阵描述符通常比基于直方图的描述符更具区分性。...其中，灰度共生矩阵（GLCM）和灰度游程矩阵（GLRLM）是两种最常用的方法。 GLCM考虑两个像素之间的关系，并计算特定方向上所有可能的组合灰度值出现次数以及它们之间的距离。...缺点是，它们不是旋转不变的。 频域分析的一种基本方法是应用傅里叶变换。二维傅里叶变换将图像分解为其频率分量，并将其表示为各种频率的垂直和水平正弦的加权组合。...概率模型包括随机场模型，如马尔可夫随机场（MRF）方法，该方法将纹理建模为一个随机过程，将其描述为随机变量的分布。MRF模型假设像素的强度仅取决于链中的前一个像素强度并且在转移概率矩阵上。...肿瘤学成像 在肿瘤学实践中，根据肿瘤类型和位置，分别或组合使用不同的成像方式，如计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）、超声和正电子发射断层扫描（PET）。
图神经网络的美妙之处在于它们能够在不牺牲重要细节的情况下直接对图结构数据进行操作。这一点在处理复杂的数据集（如化合物）时尤为明显，GNN使我们能够充分利用底层图形表示的丰富性。...图拉普拉斯量记为L，定义为: 在这个等式中，A表示邻接矩阵，它编码了图中节点之间的连接，D表示度矩阵，捕获每个节点的度。 由于D和A是实对称矩阵，因此图拉普拉斯矩阵也具有实对称矩阵的性质。...也就是说，函数在节点间越平滑，得到的二次型就越小。这种相互作用提供了一种机制来量化图形信号固有的平滑程度。 相邻节点之间的相似性 二次型也用作评估相邻节点上信号之间相似性的度量。...这一关键步骤是图傅里叶变换的先驱，解锁了一种强大的方法来揭示嵌入在图结构数据中的频率特征。 图傅里叶变换 我们已经建立了拉普拉斯图的二次形作为信号频率的指示器，其中二次形值越大表示频率越高。...我们后续还会对图的消息传递机制进行更详细介绍，因为它可以聚合邻接节点信息，这是图卷积成功的关键。 引用： [1] D. I.
公众号遴选了各大期刊前沿论文，按照理解和提炼的方式为读者呈现每篇论文最精华的部分。QIML希望大家能够读到可以成长的量化文章，愿与你共同进步！...相似度， 两个股票Factors的马氏距离， 两个股票Factors的Cosine相似度] 比如我们使用2019年的某股票池中所有股票的特征数据，按照以上方法，可以加工出该股票池中任意两个股票对，如股票...下表3和表4是股票聚类效果的对比，每一行表示不同的模型与特征集的组合在不同颗粒度下聚类的效果，如"Ridge:Factors"表示使用Ridge模型与Factors特征集的聚类效果，表中指标的意思表示该层次聚类下所有股票的平均相关性...如最后一行XGBoost:ALL+GICS，Sector列的指标值是36.58，表示：使用XGBoost模型与所有特征数据进行聚类后，在Sector这个层聚类中，首先对每个聚类中的每个股票计算其与聚类中其他股票相关系数的均值...由于市场的对于不同公司的认知是不断变化的，传统的行业分类的更新可能跟不上市场的变化，从而导致同属一个行业的公司，表现并不一定会更相关。 其次，也给我们提供了一个新的思路，股票间的相关性是可预测的。
GLCM和LBP关注的是纹理的空间排列，但纹理的关键要素是尺度，根据一项心理-视觉研究，我们的大脑处理图像的方式是多尺度的。我们的大脑会进行不同的空间频率分析来识别纹理。...以8个周围像素为例，LBP码的潜在组合为2 - 256种。 图10，中心像素的8位二进制邻域，并将其转换为十进制表示 一旦我们对图像的所有像素重复上述方法，我们就得到了LBP图像。...图15，左：原始lena图像，右：Sobel实现的图像梯度 现在这个图像梯度已经突出了所有的边缘，以类似的方式，图像梯度识别所有图像的边缘，这将确保不同的纹理区域将被有效分割。...无论是一个GLCM矩阵，或一个LBP矩阵，或一个图像梯度矩阵，或两个转换后的输入的组合，或三者的组合都可以作为输入的一部分与原始图像一起传递。...这些技术包括两个以上的特征作为输入，如GLCM矩阵、LBP矩阵、小波和分形维数，以及原始输入图像。
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